論文の概要: Intriguing Property of GAN for Remote Sensing Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05240v1
• Date: Thu, 9 Mar 2023 13:22:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 14:50:39.837145
• Title: Intriguing Property of GAN for Remote Sensing Image Generation
• Title（参考訳）: リモートセンシング画像生成のためのGANの魅力
• Authors: Xingzhe Su, Lingyu Si, Wenwen Qiang, Junzhi Yu, Fengge Wu, Changwen Zheng, Fuchun Sun
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は、自然画像の分野で顕著な進歩を遂げている。 GANモデルは、自然な画像生成よりも、RS画像生成のためのトレーニングデータのサイズに敏感である。 本稿では,一様正則化(UR)とエントロピー正則化(ER)という2つの革新的な調整手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.74635205424637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative adversarial networks (GANs) have achieved remarkable progress in the natural image field. However, when applying GANs in the remote sensing (RS) image generation task, we discover an extraordinary phenomenon: the GAN model is more sensitive to the size of training data for RS image generation than for natural image generation. In other words, the generation quality of RS images will change significantly with the number of training categories or samples per category. In this paper, we first analyze this phenomenon from two kinds of toy experiments and conclude that the amount of feature information contained in the GAN model decreases with reduced training data. Based on this discovery, we propose two innovative adjustment schemes, namely Uniformity Regularization (UR) and Entropy Regularization (ER), to increase the information learned by the GAN model at the distributional and sample levels, respectively. We theoretically and empirically demonstrate the effectiveness and versatility of our methods. Extensive experiments on the NWPU-RESISC45 and PatternNet datasets show that our methods outperform the well-established models on RS image generation tasks.
• Abstract（参考訳）: generative adversarial networks (gans) は自然画像分野において著しい進歩を遂げている。 しかし、リモートセンシング(rs)画像生成タスクにganを適用すると、ganモデルは自然画像生成よりも、rs画像生成のためのトレーニングデータのサイズに敏感であるという異常な現象が発見される。 言い換えると、rs画像の生成品質は、カテゴリごとのトレーニングカテゴリやサンプルの数によって大きく変化する。 本稿では,この現象を2種類の玩具実験から解析し,GANモデルに含まれる特徴情報の量は,トレーニングデータを減らすことで減少することを示す。 この発見に基づいて、分布レベルとサンプルレベルのGANモデルにより学習された情報を増やすために、統一正規化(UR)とエントロピー正規化(ER)の2つの革新的な調整手法を提案する。 我々は理論上,実証的に手法の有効性と汎用性を示す。 nwpu-resisc45とpatternnetデータセットの広範な実験により、rs画像生成タスクで確立されたモデルよりも優れた手法が得られた。

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